Resumen

SAGARO DEL CAMPO, Nelsa María  y  ZAMORA MATAMOROS, Larisa. Análisis estadístico implicativo versus Regresión logística binaria para el estudio de la causalidad en salud. Multimed [online]. 2019, vol.23, n.6, pp. 1416-1440. ISSN 1028-4818.

El presente trabajo tiene por objetivo establecer una comparación de dos técnicas estadísticas multivariadas empleadas en investigaciones clínico-epidemiológicas para la identificación de factores pronósticos o de riesgo a partir de diseños observacionales. Se comparan la regresión logística binaria, muy empleada en salud desde mediados del siglo pasado para identificar la influencia de diversos factores sobre un desenlace dicotómico y el análisis estadístico implicativo, herramienta de la minería de datos, empleada para modelar la cuasi-implicación entre los sucesos y variables, que surgió para solucionar problemas de la Didáctica de las matemáticas; para lo cual se llevó a cabo una revisión de la literatura y de las investigaciones en las cuales se aplicaron de forma simultánea ambas técnicas. Se definieron catorce patrones de comparación. Se presentan las ventajas del análisis estadístico implicativo y se sugiere su empleo contextualizado previo a la regresión logística en los estudios epidemiológicos de causalidad.

Palabras clave : Regresión logística; Análisis estadístico implicativo; Cuasi-implicación; Similaridad; Cohesión.

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